中奥科技携手浙江大学共同开展人工智能领域产学研合作

点击数: 39  发布时间: 2024-02-05 14:08:17

期,杭州中奥科技有限司(以下简称中奥)联合浙江大学法学院共同开展“人工智能与法学”课题研究中奥走进浙大,以《大数据、人工智能在基层治理中的新实践》为题与法学院师生进行深入交流与探讨。

江易-中奥产品总监

中奥创立于2008年,是国内领先的大数据和人工智能服务商,以自主知识产权的大数据平台、知识图谱、数据中台等核心产品,为公安、政法委、检察院等政法行业提供数据智能技术支撑,推动新时代省(市)域社会治理,助力城市大脑建设和政府数字化改革。目前客户覆盖多个部委、10余省、30余地级市,是G20杭州峰会、乌镇互联网大会、北京冬奥会安保重要服务提供商

中奥利用大数据人工智能技术,服务新时代社会市域治理,滋养城市智慧化“生命大树”,建立 “开放”、“智能”和“安全”健康应用生态,以实际行动赋能数字法治、数字政府。
江易讲授的内容包括三部分:前两部分分别围绕大数据、人工智能展开,第三部分主要介绍中奥产品在基层治理中的应用。

大数据:

平台建设与治理实战


(一) 大数据处理平台
中奥大数据处理平台的建设思路:主要围绕聚(数据汇聚)、存(数据存储)、规(数据标准)、通(数据融合贯通)、服(数据服务)来建设,将数据资源转化为数据资产,为业务提供服务。具体可见如下示意图:

(二) 大数据基层治理实战:以套牌车查处为例
1. 现实问题:
(1)套牌车相关数据庞杂;
(2)套牌车计算需要整合多部门数据。
2. 解决思路(数据计算逻辑):
(1)将车辆轨迹中识别出的车辆信息与车管所登记的车辆信息进行比对,筛选出不符合的车辆轨迹;
(2)将车辆轨迹按照号牌号码、车牌颜色分组,按照过车时间排序,通过经纬度间距离和时间间隔计算每个车辆两个相邻轨迹之间的车辆行驶速度,选取不符合正常速度的轨迹。
3. 步骤概述:
(1)采集清洗:采集、清洗数据并建立《车辆轨迹表》等。
(2)数据计算:通过业务逻辑规则,编写数据计算逻辑。
(3)数据结果:通过计算得到套牌车的结果数据表,包括《车辆轨迹与车管所登记比对结果表》《车辆轨迹相邻距离对比结果表》。
(4)数据服务:可以将套牌车结果形成数据服务,提供API或数据资源服务。
人工智能:
大模型与治理实战

(一)中奥大模型使用场景
中奥通过大模型全面提升应用智能化,实现数字创新。大模型使用场景包括警情分析、应用中枢、多元工具、智能问答、智能创作、智能学习等,具体如下图所示:
(二)基层治理模型与实战
1. 模型体系
展示了所从事领域的主要模型图谱,分为四大层级。
(1)数据提取层:包括基于NLP(自然语言处理)技术的案件信息提取和挖掘算法、图片/视频结构化分析算法。
(2)数据融合层:包括ID-Mapping身份映射算法、人员亲密度算法。
(3)通用模型层:可继续分为关系类、轨迹类、画像类,各类别下包含多个算法,如团伙发现算法(关系类)、轨迹预测算法(轨迹类)、案件画像算法(画像类)。
(4)业务模型层:包括资金分析算法体系、疑似套牌车发现算法等。
2. 实战应用:侵财前科再犯案预警模型
该模型通过收集侵财前科人员在犯案时的六大维度(行为偏好、财务能力、地理位置、关系网络、不良历史、身份特质)的特征,并与省内常住人口、暂住人口中其他人的特征进行对比,从而建立分类模型,最终判断给定时间点后各人再犯案的概率。

产品体系及综合应用


(一)中奥产品体系
1. 数据中台
数据中台是为解决客户数据采集困难、缺少规范和共享机制、缺乏统一的数据治理流程、提升数据质量、挖掘数据价值而构建的一站式全链路产品,通过数据中台可实现智能的数据处理,无需编码与数据治理经验,快速上手,一键清洗。
2. 智能中台
包括知识图谱平台、可视化建模平台、指标平台。
主要功能:依托业务知识图谱,通过可视化建模平台进行业务逻辑拖拽布局,组合各种数据源、组件、算法、模型及评估模块,为项目打造从数据预处理、模型训练、到模型评估的全流程开发支持,可快速支撑相关模型的构建与输出。
3. 业务中台——构建智能化研判工具集
以数据挖掘、风险管控、智能分析为目标,建设智能分析研判工具集,包括:智能搜索、全息档案、关系分析、资金分析、智能标签、智能布控、AI预警等。
(二)综合应用
1. 实有人口动态管控
主要功能包括:
(1) 分级分类管控:根据不同时段、不同区域、不同人员的分级分类、差异化管控需求,实时提供宏观、微观两个层面人员相关信息,从而采取相应措施落地行动。
(2) 人口变动分析:对各区域每日人口变动情况进行研判分析,实现异常数据实时预警提醒。
(3) 无感知采集和汇聚:以“智安小区”“智安单位”建设成效,融合运用视频人像、车辆卡口、MAC、RFID等数据资源,支撑各地实现信息无感知采集和汇聚应用,逐步构建信息化支撑下的“农村”“城市”“城郊”等特色的区块治安防控支撑体系。
(4) 协助基层公安:实现对公安各业务系统产生的人员、地址信息和派出所模块基础信息的汇聚与加工,并提供个性化的模型与工具服务,为基层公安提供个性化的破案手段。
(5) 重点人员研判:实现对关注人员、区域等方面的多维度、多轨迹分析,深入挖掘隐形重点人员,实现对潜在危险人员的主动发现和预警提醒。
(6) 流动人员一体化处置:一体化全应用融合,一站式全流程业务操作,建立起“扁平、互通、互联”的流动人员一体化处置格局
2. 涉网新型犯罪侦防
新型犯罪具有隐蔽性、欺骗性强,且危害面广等特点,中奥针对性地开发了涉网新型犯罪侦防平台。该平台聚焦精准预警和精准宣防两大目标,通过智能模型计算,实现潜在受害人的精准预警和受害人落脚地智能分析,并推送属地派出所(整个过程只需1~2分钟),由属地公安机关电话劝阻、上门劝阻、机器人劝阻等多种方式进行精准宣防,有力支撑公安机关实现控发案、降案损。
3. 易网办数字化取证系统
该系统以案件办理为核心,立足“场景化”“一件事”协同应用,切实解决“案件人数众多、案件取证分散,办案成本高”等问题(如:涉网案件地域跨度大,现场笔录、调解成本高;当事人提交证据不便;电子证据类和照片等容易被篡改),做到“一网通办”“一网统管”,为推动网上报案、网上立案、远程取证、协同执法、规范执法提供有力支撑。
4. 情指行一体化平台
该平台坚持大情报全面主导警务运行体系,实现了情报业务系统、业务分析模型、指调业务系统、指挥业务系统等业务系统一体化,发挥整体上情报工作的最大效能。
未来,中奥科技将继续积极开展与浙江大学的合作,利用大数据、人工智能、5G、知识图谱等技术,不断探索,积极创新,以建设数字法治、数字政府、重大活动安保为重点方向,立足浙江,服务全国,推动公共安全、民生保障、社会治理等领域的数字化建设发展,让广大群众享受前沿技术带来的幸福体验。